[发明专利]一种汽轮机叶片水蚀缺陷监测与识别方法

说明书

本发明一种汽轮机叶片水蚀缺陷监测与识别方法，包括采样建模入库与实际运行分析。采样建模入库分为实验测量、数值模拟和数据训练。首先对材料进行与实际运行工况一致的加速水蚀实验，获得撞击角度、撞击速度等对水蚀缺陷特征尺寸影响的函数关系式；基于关系式，建立带水蚀缺陷的叶片振动模型，建立水蚀缺陷组合X‑振动信号波形图Y数据库；整合并划分数据集，进行神经网络训练，建立水蚀缺陷的评价机制。实际运行分析，需要现场采集叶片振动信号波形图，对比分析库，评估机组运行安全性，制订相应运行和维修方案。本发明能够实时监测叶片实际运行中的异常振动，为机组故障诊断提供数据支撑，保证机组安全运行，减少因叶片事故导致的巨大经济损失。

技术领域

本发明属于工业设备技术领域，具体涉及一种应用于低负荷运行下的汽轮机叶片材料水蚀缺陷的监测识别方法，该方法基于水蚀实验系统、水蚀数值模拟方法，以及通过神经网络训练建立的水蚀缺陷评价机制。

背景技术

汽轮机作为电厂必不可少的发电主力，是我国发电行业的命脉所在。随着汽轮机单机功率的飞速增加，尤其是超超临界与核电大功率汽轮机的发展，采用更长的末级叶片是提高汽轮机效率的必然手段，同时叶片的工作条件也越发严酷。在70到80年代初，通用和西屋公司就有50台机组的末级叶片发生裂纹和断裂事故。同时期，据不完全统计，我国至少发生过1061起叶片事故。如今，现代大功率汽轮机组的末级叶片(包括次末级)一般都工作于湿蒸汽区，在常规运行条件下，湿蒸汽的存在便会造成动叶水蚀，导致级效率降低。而在深度调峰和零功率供热工况下，透平级内湿度更大，叶片水蚀状况更为严重，极易造成叶片断裂失效，危及机组安全运行。同时，材料水蚀过程模拟和实际机组水蚀缺陷检测十分困难，目前只能在机组大修时开缸观察，确定是否发生水蚀，通过人为经验判断是否需要更换叶片，而这样难免会带来巨大的经济损失。因此必须建立起定量化的叶片故障实时监测方法，为汽轮机机组大修周期及叶片修复更换方案的制订提供技术支持。

汽轮机叶片的水蚀问题是一个包含激波扩展、流固耦合、材料失效、介质相变等多种作用过程的复杂问题，想要实时监测汽轮机叶片实际运行时的叶片水蚀问题，如何建立有效的叶片水蚀缺陷评价机制是十分关键的。目前研究水蚀问题的主要手段有两种：1、采用实验的方法模拟汽轮机的实际运行条件，对试样材料进行冲蚀，进而研究水蚀过程及水蚀机理，这是因为实验更贴近真实情况；2、选择汽轮机叶片及材料的关键参数，基于目前的数值模拟条件对叶片材料的水蚀过程进行模拟，进而研究水蚀过程及水蚀机理，这是因为数值可以更方便地生成不同条件，模拟可以节约大量研究时间和成本。然而，由于水蚀问题的复杂性，单一的水蚀实验或者数值模拟方法很难完整地描述水蚀问题。因此，将水蚀实验与数值模拟相互结合才是研究水蚀问题的最有效手段，这也是水蚀评价机制的根本依据。采用基于实验测量、数值模拟及数据训练分析的汽轮机叶片水蚀缺陷实时监测识别方法，能为机组实现故障预测和诊断提供数据支撑，这对于预防汽轮机叶片的水蚀问题将产生非常重要的作用。

发明内容

本发明的目的是保证不干扰汽轮机正常运行，同时能够对汽轮机叶片材料的水蚀问题进行监测。因此，本发明提供了一种应用于低负荷运行下的汽轮机叶片材料水蚀缺陷监测识别方法，该方法基于水蚀实验系统、水蚀数值模拟方法，以及通过神经网络训练建立的水蚀缺陷评价机制，能够有效地监测汽轮机叶片实际运行过程中的异常振动，为机组实现故障诊断提供技术支撑，保证机组的安全运行，减少因叶片事故导致的巨大经济损失。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种汽轮机叶片水蚀缺陷监测与识别方法，包括以下步骤：

步骤一，采样建模入库

采样建模入库分为实验测量、数值模拟和数据训练三个阶段，具体如下：